Понимание LSTM: руководство по долговременной краткосрочной памяти в глубоком обучении

LSC означает «Долгая краткосрочная память», которая представляет собой тип архитектуры рекуррентной нейронной сети (RNN), которая обычно используется для обработки последовательных данных. В отличие от традиционных RNN, LSTM обладают способностью изучать долгосрочные зависимости в данных, что делает их особенно полезными для таких задач, как языковое моделирование и прогнозирование временных рядов.

В сети LSTM входные данные подаются в ячейку памяти, в которой хранятся информацию и использует ее для получения результата. Ячейка памяти имеет три вентиля: входной вентиль, выходной вентиль и вентиль забывания. Входной вентиль определяет, какую новую информацию добавить в ячейку памяти, выходной вентиль определяет, какую информацию выводить, а вентиль забывания определяет, какую информацию отбросить. Этот механизм выборочной памяти позволяет LSTM сохранять более постоянную память о прошлых событиях даже при обработке новой информации. LSTM широко используются во многих приложениях, таких как обработка естественного языка, распознавание речи и прогнозирование временных рядов. Они особенно полезны для задач, требующих обработки длинных последовательностей данных, где традиционным RNN может быть сложно уловить долгосрочные зависимости.